Hlobin
diff --git a/‎DB.md‎
Lines changed: 130 additions & 14 deletions b/‎DB.md‎
Lines changed: 130 additions & 14 deletions
diff --git a/‎Frame.md‎
Lines changed: 18 additions & 30 deletions b/‎Frame.md‎
Lines changed: 18 additions & 30 deletions
@@ -7259,7 +7259,7 @@ MySQL 复制的优点主要包含以下三个方面：
 
 
 
-### 复制原理
+### 主从复制
 
 #### 主从结构
 
@@ -7420,7 +7420,9 @@ MySQL 5.7.22 的并行复制策略在通用性上是有保证的，但是对于
 
 
 
-#### 读写分离
+### 读写分离
+
+#### 读写延迟
 
 读写分离：可以降低主库的访问压力，提高系统的并发能力
 
@@ -7432,21 +7434,111 @@ MySQL 5.7.22 的并行复制策略在通用性上是有保证的，但是对于
 解决方案：
 
 * 强制将写之后**立刻读的操作转移到主库**，比如刚注册的用户，直接登录从库查询可能查询不到，先走主库登录
-
 * **二次查询**，如果从库查不到数据，则再去主库查一遍，由 API 封装，比较简单，但导致主库压力大
+* 更新主库后，读从库之前先 sleep 一下，类似于执行一条 `select sleep(1)` 命令，大多数情况下主备延迟在 1 秒之内
+
+
+
+***
+
+
+
+#### 确保机制
+
+##### 无延迟
+
+确保主备无延迟的方法：
+
+* 每次从库执行查询请求前，先判断 seconds_behind_master 是否已经等于 0，如果不等于那就等到参数变为 0 执行查询请求
+* 对比位点，Master_Log_File 和 Read_Master_Log_Pos 表示的是读到的主库的最新位点，Relay_Master_Log_File 和 Exec_Master_Log_Pos 表示的是备库执行的最新位点，这两组值完全相同就说明接收到的日志已经同步完成
+* 对比 GTID 集合，Retrieved_Gtid_Set 是备库收到的所有日志的 GTID 集合，Executed_Gtid_Set 是备库所有已经执行完成的 GTID 集合，如果这两个集合相同也表示备库接收到的日志都已经同步完成
+
+
+
+***
+
+
+
+##### 半同步
+
+半同步复制就是 semi-sync replication，适用于一主一备的场景，工作流程：
+
+* 事务提交的时候，主库把 binlog 发给从库
+* 从库收到 binlog 以后，发回给主库一个 ack，表示收到了
+* 主库收到这个 ack 以后，才能给客户端返回事务完成的确认
+
+在一主多从场景中，主库只要等到一个从库的 ack，就开始给客户端返回确认，这时在从库上执行查询请求，有两种情况：
+
+* 如果查询是落在这个响应了 ack 的从库上，是能够确保读到最新数据
+* 如果查询落到其他从库上，它们可能还没有收到最新的日志，就会产生过期读的问题
+
+在业务更新的高峰期，主库的位点或者 GTID 集合更新很快，导致从库来不及处理，那么两个位点等值判断就会一直不成立，很可能出现从库上迟迟无法响应查询请求的情况
+
+
+
+****
+
+
+
+##### 等位点
+
+在**从库执行判断位点**的命令，参数 file 和 pos 指的是主库上的文件名和位置，timeout 可选，设置为正整数 N 表示最多等待 N 秒
+
+```mysql
+SELECT master_pos_wait(file, pos[, timeout]);
+```
+
+命令正常返回的结果是一个正整数 M，表示从命令开始执行，到应用完 file 和 pos 表示的 binlog 位置，执行了多少事务
+
+* 如果执行期间，备库同步线程发生异常，则返回 NULL
+* 如果等待超过 N 秒，就返回 -1
+* 如果刚开始执行的时候，就发现已经执行过这个位置了，则返回 0
 
-* 更新主库后，读从库之前先 sleep 一下，类似于执行一条 `select sleep(1)` 命令
-* 确保主备无延迟的方法，每次从库执行查询请求前，先判断 seconds_behind_master 是否已经等于 0，如果不等于那就等到这个参数变为 0 才能执行查询请求
+工作流程：先执行 trx1，再执行一个查询请求的逻辑，要**保证能够查到正确的数据**
 
+* trx1 事务更新完成后，马上执行 `show master status` 得到当前主库执行到的 File 和 Position
+* 选定一个从库执行判断位点语句，如果返回值是 >=0 的正整数，说明从库已经同步完事务，可以在这个从库执行查询语句
+* 如果出现其他情况，需要到主库执行查询语句
 
+注意：如果所有的从库都延迟超过 timeout  秒，查询压力就都跑到主库上，所以需要进行权衡
 
 
 
 ***
 
 
 
-### 负载均衡
+##### 等GTID
+
+数据库开启了 GTID 模式，MySQL 提供了判断 GTID 的命令
+
+```mysql
+SELECT wait_for_executed_gtid_set(gtid_set [, timeout])
+```
+
+* 等待直到这个库执行的事务中包含传入的 gtid_set，返回 0
+* 超时返回 1
+
+工作流程：先执行 trx1，再执行一个查询请求的逻辑，要保证能够查到正确的数据
+
+* trx1 事务更新完成后，从返回包直接获取这个事务的 GTID，记为 gtid1
+* 选定一个从库执行查询语句，如果返回值是 0，则在这个从库执行查询语句，否则到主库执行查询语句
+
+对比等待位点方法，减少了一次 `show master status` 的方法，将参数 session_track_gtids 设置为 OWN_GTID，然后通过 API 接口 mysql_session_track_get_first 从返回包解析出 GTID 的值即可
+
+总结：所有的等待无延迟的方法，都需要根据具体的业务场景去判断实施
+
+
+
+参考文章：https://time.geekbang.org/column/article/77636
+
+
+
+***
+
+
+
+#### 负载均衡
 
 负载均衡是应用中使用非常普遍的一种优化方法，机制就是利用某种均衡算法，将固定的负载量分布到不同的服务器上，以此来降低单台服务器的负载，达到优化的效果
 
@@ -7641,9 +7733,33 @@ MySQL 5.7.22 的并行复制策略在通用性上是有保证的，但是对于
 
 
 
+#### 健康检测
+
+主库发生故障后从库会上位，**其他从库指向新的主库**，所以需要一个健康检测的机制来判断主库是否宕机
+
+* select 1 判断，但是高并发下检测不出线程的锁等待的阻塞问题
+
+* 查表判断，在系统库（mysql 库）里创建一个表，比如命名为 health_check，里面只放一行数据，然后定期执行。但是当 binlog 所在磁盘的空间占用率达到 100%，所有的更新和事务提交语句都被阻塞，查询语句可以继续运行
+
+* 更新判断，在健康检测表中放一个 timestamp 字段，用来表示最后一次执行检测的时间
+
+  ```mysql
+  UPDATE mysql.health_check SET t_modified=now();
+  ```
+
+  节点可用性的检测都应该包含主库和备库，为了让主备之间的更新不产生冲突，可以在 mysql.health_check 表上存入多行数据，并用主备的 server_id 做主键，保证主、备库各自的检测命令不会发生冲突
+
+
+
+***
+
+
+
+
+
 #### 基于位点
 
-主库发生故障后从库会上位，**其他从库指向新的主库**，从库（B）执行 CHANGE MASTER TO 命令需要指定 MASTER_LOG_FILE、MASTER_LOG_POS 表示从新主库（A）的哪个文件的哪个位点开始同步，这个位置就是**同步位点**，对应主库的文件名和日志偏移量
+主库上位后，从库（B）执行 CHANGE MASTER TO 命令，指定 MASTER_LOG_FILE、MASTER_LOG_POS 表示从新主库（A）的哪个文件的哪个位点开始同步，这个位置就是**同步位点**，对应主库的文件名和日志偏移量
 
 寻找位点需要找一个稍微往前的，然后再通过判断跳过那些在从库 B 上已经执行过的事务，获取位点方法：
 
@@ -7673,9 +7789,9 @@ MySQL 5.7.22 的并行复制策略在通用性上是有保证的，但是对于
 
 
 
-#### 基于GITD
+#### 基于GTID
 
-##### GITD
+##### GTID
 
 GTID 的全称是 Global Transaction Identifier，全局事务 ID，是一个事务**在提交时生成**的，是这个事务的唯一标识，组成：
 
@@ -7718,7 +7834,7 @@ GTID 有两种生成方式，使用哪种方式取决于 session 变量 gtid_nex
   START SLAVE;
   ```
 
-  前三条语句通过**提交一个空事务**，把这个 GTID 加到实例 Y 的 GTID 集合中，实例 Y 就会直接跳过这个事务
+  前三条语句通过**提交一个空事务**，把 X 的 GTID 加到实例 Y 的 GTID 集合中，实例 Y 就会直接跳过这个事务
 
 
 
@@ -8541,8 +8657,8 @@ SQL 注入攻击演示
 
 PreparedStatement：预编译 sql 语句的执行者对象，继承 `PreparedStatement extends Statement`
 
-* 在执行 sql 语句之前，将 sql 语句进行提前编译。明确 sql 语句的格式，剩余的内容都会认为是参数
-* sql 语句中的参数使用 ? 作为占位符
+* 在执行 sql 语句之前，将 sql 语句进行提前编译，**明确 sql 语句的格式**，剩余的内容都会认为是参数
+* sql 语句中的参数使用 ? 作为**占位符**
 
 为 ? 占位符赋值的方法：`setXxx(int parameterIndex, xxx data)`
 
@@ -9199,7 +9315,7 @@ Redis (REmote DIctionary Server) ：用 C 语言开发的一个开源的高性
 * 数据间没有必然的关联关系，**不存关系，只存数据**
 * 数据**存储在内存**，存取速度快，解决了磁盘 IO 速度慢的问题
 * 内部采用**单线程**机制进行工作
-* 高性能，官方测试数据，50 个并发执行100000 个请求，读的速度是110000 次/s,写的速度是81000次/s
+* 高性能，官方测试数据，50 个并发执行 100000 个请求，读的速度是 110000 次/s,写的速度是 81000次/s
 * 多数据类型支持
   * 字符串类型：string（String）
   * 列表类型：list（LinkedList）
@@ -11456,7 +11572,7 @@ Redis 采用惰性删除和定期删除策略的结合使用
 
 定时删除和惰性删除这两种方案都是走的极端，定期删除就是折中方案
 
-定期删除是周期性轮询 Redis 库中的时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度
+定期删除是**周期性轮询 Redis 库中的时效性**数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度
 
 定期删除方案：
 
 
@@ -3469,19 +3469,7 @@ RCVBUF_ALLOCATOR：属于 SocketChannal 参数
 
   ![](https://gitee.com/seazean/images/raw/master/Frame/RocketMQ-数据分发.png)
 
-主要缺点包含以下几点：
 
-* 系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，系统稳定性越差，一旦 MQ 宕机，就会对业务造成影响
-
-  引申问题：如何保证 MQ 的高可用？
-
-* 系统复杂度提高：MQ 的加入大大增加了系统的复杂度，以前系统间是同步的远程调用，现在是通过 MQ 进行异步调用
-
-  引申问题：如何保证消息没有被重复消费？怎么处理消息丢失情况？那么保证消息传递的顺序性？
-
-* 一致性问题：A 系统处理完业务，通过 MQ 给 B、C、D 三个系统发消息数据，如果 B 系统、C 系统处理成功，D 系统处理失败
-
-  引申问题：如何保证消息数据处理的一致性？
 
 
 
@@ -4528,7 +4516,7 @@ Broker 包含了以下几个重要子模块：
 RocketMQ 的工作流程：
 
 - 启动 NameServer 监听端口，等待 Broker、Producer、Consumer 连上来，相当于一个路由控制中心
-- Broker 启动，跟所有的 NameServer 保持长连接，每隔 30s 时间向 NameServer 上报 Topic 路由信息（心跳包）。心跳包中包含当前 Broker 信息（IP、端口等）以及存储所有 Topic 信息。注册成功后，NameServer 集群中就有 Topic 跟 Broker 的映射关系
+- Broker 启动，跟**所有的 NameServer 保持长连接**，每隔 30s 时间向 NameServer 上报 Topic 路由信息（心跳包）。心跳包中包含当前 Broker 信息（IP、端口等）以及存储所有 Topic 信息。注册成功后，NameServer 集群中就有 Topic 跟 Broker 的映射关系
 - 收发消息前，先创建 Topic，创建 Topic 时需要指定该 Topic 要存储在哪些 Broker 上，也可以在发送消息时自动创建 Topic
 - Producer 启动时先跟 NameServer 集群中的**其中一台**建立长连接，并从 NameServer 中获取当前发送的 Topic 存在哪些 Broker 上，同时 Producer 会默认每隔 30s 向 NameServer **定时拉取**一次路由信息
 - Producer 发送消息时，根据消息的 Topic 从本地缓存的 TopicPublishInfoTable 获取路由信息，如果没有则会从 NameServer 上重新拉取并更新，轮询队列列表并选择一个队列 MessageQueue，然后与队列所在的 Broker 建立长连接，向 Broker 发消息
@@ -4698,9 +4686,9 @@ RocketMQ 网络部署特点：
 
 - NameServer 是一个几乎**无状态节点**，节点之间相互独立，无任何信息同步
 
-- Broker 部署相对复杂，Broker 分为 Master 与 Slave，Master 可以部署多个，一个 Master 可以对应多个 Slave，但是一个 Slave 只能对应一个 Master，Master 与 Slave 的对应关系通过指定相同 BrokerName、不同 BrokerId 来定义，**BrokerId 为 0 是 Master，非 0 表示 Slave。每个 Broker 与 NameServer 集群中的所有节点建立长连接**，定时注册 Topic 信息到所有 NameServer
+- Broker 部署相对复杂，Broker 分为 Master 与 Slave，Master 可以部署多个，一个 Master 可以对应多个 Slave，但是一个 Slave 只能对应一个 Master，Master 与 Slave 的对应关系通过指定相同 BrokerName、不同 BrokerId 来定义，BrokerId 为 0 是 Master，非 0 表示 Slave。**每个 Broker 与 NameServer 集群中的所有节点建立长连接**，定时注册 Topic 信息到所有 NameServer
 
-  注意：部署架构上也支持一 Master 多 Slave，但只有 BrokerId=1 的从服务器才会参与消息的读负载（读写分离）
+  说明：部署架构上也支持一 Master 多 Slave，但只有 BrokerId=1 的从服务器才会参与消息的读负载（读写分离）
 
 - Producer 与 NameServer 集群中的其中**一个节点（随机选择）建立长连接**，定期从 NameServer 获取 Topic 路由信息，并向提供 Topic 服务的 Master 建立长连接，且定时向 Master **发送心跳**。Producer 完全无状态，可集群部署
 
@@ -4710,8 +4698,6 @@ RocketMQ 网络部署特点：
 
 ![](https://gitee.com/seazean/images/raw/master/Frame/RocketMQ-集群架构.png)
 
-集群工作流程：参考通信机制 → 工作流程
-
 
 
 官方文档：https://github.com/apache/rocketmq/blob/master/docs/cn/architecture.md
@@ -4722,12 +4708,12 @@ RocketMQ 网络部署特点：
 
 
 
-#### 高可用
-
-在 Consumer 的配置文件中，并不需要设置是从 Master 读还是从 Slave 读，当 Master 不可用或者繁忙的时候，Consumer 会被自动切换到从 Slave 读。有了自动切换的机制，当一个 Master 机器出现故障后，Consumer 仍然可以从 Slave 读取消息，不影响 Consumer 程序，达到了消费端的高可用性
+#### 高可用性
 
 在创建 Topic 的时候，把 Topic 的多个 Message Queue 创建在多个 Broker 组上（相同 Broker 名称，不同 brokerId 的机器组成一个 Broker 组），当一个 Broker 组的 Master 不可用后，其他组的 Master 仍然可用，Producer 仍然可以发送消息
 
+在 Consumer 的配置文件中，并不需要设置是从 Master 读还是从 Slave 读，当 Master 不可用或者繁忙的时候，Consumer 会被自动切换到从 Slave 读。有了自动切换的机制，当一个 Master 机器出现故障后，Consumer 仍然可以从 Slave 读取消息，不影响 Consumer 程序，达到了消费端的高可用性
+
 RocketMQ 目前还不支持把 Slave 自动转成 Master，需要手动停止 Slave 角色的 Broker，更改配置文件，用新的配置文件启动 Broker
 
 ![](https://gitee.com/seazean/images/raw/master/Frame/RocketMQ-高可用.png)
@@ -6132,6 +6118,8 @@ MappedFileQueue 用来管理 MappedFile 文件
   private volatile long beginTimeInLock = 0;		 	// 写数据时加锁的开始时间
   protected final PutMessageLock putMessageLock;		// 写锁，两个实现类：自旋锁和重入锁
   ```
+  
+  因为发送消息是需要持久化的，在 Broker 端持久化时会获取该锁，**保证发送的消息的线程安全**
 
 构造方法：
 
@@ -6805,7 +6793,7 @@ GroupTransferService 用来控制数据同步
 
 ###### 成员属性
 
-HAClient 是 slave 端运行的代码，用于和 master 服务器建立长连接，上报本地同步进度，消费服务器发来的 msg 数据
+HAClient 是 slave 端运行的代码，用于**和 master 服务器建立长连接**，上报本地同步进度，消费服务器发来的 msg 数据
 
 成员变量：
 
@@ -7225,8 +7213,6 @@ WriteSocketService 类是一个任务对象，master向 slave 传输的数据帧
 
   * `if (writeSize > 0)`：写数据成功，但是不代表 SMBR 中的数据全部写完成
 
-    
-
   * `boolean result`：判断是否发送完成，返回该值
 
 
@@ -7947,7 +7933,7 @@ DefaultMQProducerImpl 类是默认的生产者实现类
   private SendResult sendKernelImpl(msg, mq, communicationMode, sendCallback, topicPublishInfo, timeout)
   ```
 
-  * `brokerAddr = this.mQClientFactory(...)`：获取指定 BrokerName 对应的 mater 节点的地址，master 节点的 ID 为 0
+  * `brokerAddr = this.mQClientFactory(...)`：**获取指定 BrokerName 对应的 mater 节点的地址**，master 节点的 ID 为 0，集群模式下，**发送消息要发到主节点**
 
   * `brokerAddr = MixAll.brokerVIPChannel()`：Broker 启动时会绑定两个服务器端口，一个是普通端口，一个是 VIP 端口，服务器端根据不同端口创建不同的的 NioSocketChannel
 
@@ -8374,7 +8360,7 @@ MQClientInstance 是 RocketMQ 客户端实例，在一个 JVM 进程中只有一
     MQClientInstance.this.adjustThreadPool();
     ```
 
-* updateTopicRouteInfoFromNameServer()：**更新路由数据**
+* updateTopicRouteInfoFromNameServer()：**更新路由数据**，通过加锁保证当前实例只有一个线程去更新
 
   * `if (isDefault && defaultMQProducer != null)`：需要默认数据
 
@@ -8388,13 +8374,15 @@ MQClientInstance 是 RocketMQ 客户端实例，在一个 JVM 进程中只有一
 
   * `if (changed)`：不一致进入更新逻辑
 
-    `Update Pub info`：更新生产者信息
+    `this.brokerAddrTable.put(...)`：更新客户端 broker 物理**节点映射表**
 
+    `Update Pub info`：更新生产者信息
+    
     * `publishInfo = topicRouteData2TopicPublishInfo(topic, topicRouteData)`：将主题路由数据转化为发布数据，会**创建消息队列 MQ**，放入发布数据对象的集合中
     * `impl.updateTopicPublishInfo(topic, publishInfo)`：生产者将主题的发布数据保存到它本地，方便发送消息使用
-    
-    `Update sub info`：更新消费者信息，创建 MQ 队列，更新订阅信息，用于负载均衡
 
+    `Update sub info`：更新消费者信息，创建 MQ 队列，更新订阅信息，用于负载均衡
+    
     `this.topicRouteTable.put(topic, cloneTopicRouteData)`：**将数据放入本地路由表**
 
 
@@ -9537,7 +9525,7 @@ PullAPIWrapper 类封装了拉取消息的 API
 
 * pullKernelImpl()：拉消息
 
-  * `FindBrokerResult findBrokerResult`：查询指定 BrokerName 的地址信息，主节点或者推荐节点
+  * `FindBrokerResult findBrokerResult`：**本地查询指定 BrokerName 的地址信息**，推荐节点或者主节点
 
   * `if (null == findBrokerResult)`：查询不到，就到 Namesrv 获取指定 topic 的路由数据
 
@@ -9603,7 +9591,7 @@ private RemotingCommand processRequest(final Channel channel, RemotingCommand re
 
 * `switch (this.brokerController.getMessageStoreConfig().getBrokerRole())`：如果当前主机节点角色为 slave 并且**从节点读**并未开启的话，直接给客户端 一个状态 `PULL_RETRY_IMMEDIATELY`，并设置为下次从主节点读
 
-* `if (this.brokerController.getBrokerConfig().isSlaveReadEnable())`：消费太慢，下次从另一台机器拉取
+* `if (this.brokerController.getBrokerConfig().isSlaveReadEnable())`：消费太慢，**下次从另一台机器拉取**
 
 * `switch (getMessageResult.getStatus())`：根据 getMessageResult 的状态设置 response 的 code